廣東
編者按：本文內容選自香港大學經管學院《香港經濟政策綠皮書2026》其中一篇研究報告——《初實證衡量人工智能活動及其對勞動市場的影響》中“香港勞動市場與人工智能”的內容。文章以實證衡量AI對香港勞動力的影響，并觀察到AI應用率較高的企業，其員工人數增長較為緩慢。然而，這一影響在香港的規模相對有限，背后可能存在多項潛在原因，如香港勞動力的結構與其他地區存在差異，金融業人才及管理人才所占比例較高，這類人才較難被取代；同時，香港勞動力中高齡從業者及精英從業者的占比也相對突出。另一方面，AI（尤其是生成式AI）的影響，很大程度上集中在非精英群體及年輕群體。
機器人在香港國際AI藝術節上演奏。（新華社圖）
觀乎AI對香港勞動市場的影響，至今仍未有充分研究。香港特區政府未有提供可供學術縱向調查的優質職業數據。因此，在勞動市場數據方面，筆者采用了RevelioLabs從LinkedIn所得的統一工作人口數據。該數據庫定期更新就業者履歷，并補充職銜、職責說明、入職及離職日期、職業／職位分類、根據職銜估計的職級、技能和地理位置，以及教育背景和人口特征。如此統一的數據有助于筆者構建香港企業按時間維度劃分的工作人口組成版圖，并根據用于文獻中受生成式AI影響的不同程度來配對職位。這些資料足以建立職業構成、初級與高級員工比例，以及受AI影響程度相關分組的分時段指標，從而檢視外在結合企業層面的AI采用信號，例如通過文本識別在招聘信息中或公司企業傳訊中反映的AI采用情況。
至于筆者的研究方法，也有需要注意的地方：第一，在香港的LinkedIn信息覆蓋面有所不同。
例如，由于該平臺在中國內地的采用程度或存在狀況隨時間推移而變化，內地企業對該平臺的使用率或有所不足。第二，香港勞動力的構成或大有不同。例如，盡管香港極受AI影響，本地不少金融及管理人才卻較難被取代，而較趨向年長或精英化（紐約大概可作類比）。同時，生成式AI目前的影響多集中于精英化程度較低且較年輕的人口。第三，香港企業采用AI的速率和深度或較緩慢。然而，筆者認為本研究樣本數據中的偏差與ChatGPT面世應無相關性，亦非受生成式AI影響職業的獨有現象。
在衡量受AI影響程度和采用情況（亦即整合）方面，可資參考數據來源有二：一是一般職業層面受影響程度指標，其中隱含所有企業采用AI程度相同的假設。這一常用職業層面受影響指標由Eloundou等提出。二是企業層面采用AI的指標，通常透過企業招聘發布信息。具體而言，Lichtinger與Hosseini實施了一種用“整合者”（即筆者稱之為大型語言模型“采用者”）的分類方式，這些就業者試圖將AI技術融入其工作流程之中。
基于第一種衡量指標，筆者計算極受AI影響的職位比例?！笆苡绊憽笨芍斧@得協助或人手被AI取代，但大抵意指產生作用。此類職位包括金融分析師、客戶服務人員和軟件開發人員等類型。按此標準，香港在極受影響職位比例方面，在各經濟體中排名不算特別高。
接下來，筆者標示出2016年各種受影響與不受影響職業的標準化增長，從而加以對比，其中受AI影響一環，所依據的是Eloundou等在O*NETSOC職業層級的GPT-4評級。各種職業按百分位數排名劃分為不同的受影響程度組別：受影響程度低、受影響程度中等和受影響程度高。這種分類方法能夠捕捉到非線性效應，同時保持結果的可解釋性。受影響程度高組別約占香港2022年第4季度所有職位的20%。數據為半年度統計，并從旁列出美國、新加坡的數據加以對比。
筆者接下來進行企業層面的回歸分析，利用企業層面受AI影響程度的差異，以更好地判斷AI會否帶來影響。這是因為整體而言，香港似已出現就業下跌的潛在先前趨勢。筆者在本研究的企業樣本中，加入美國企業數據作為對照組，令樣本規模超過40萬家企業，從而觀察AI對香港的效果到底較大還是較小。
為隔離出AI的作用，筆者采取了3項措施。一、控制了每家企業在2020至2022年期間的招聘增長情況。二、觀測了ChatGPT面世前各企業在易受影響職位（年資低、受大型語言模型影響程度高）中員工比例的橫截面差異。三、筆者還復制了Lichtinger與Hosseini的研究結果。值得注意的是，在此措施之下，香港的AI采用率似乎較高。
在這一更為科學的設定下，筆者發現香港企業中，易受AI影響職位的僱員人數增幅較低，與美國相比尤其顯著。對香港企業而言，易受影響職位員工比例對員工人數增長率的邊際效應為主效應與交互作用之和。
由此可見，如果一家公司中有40%職位易受AI沖擊，而對比另一家公司僅有20%的職位易受沖擊，則前者的員工人數增幅將約低0.116個百分點（-0.5792×0.2）。換算為實際職位數量，相當于香港一家員工人數中位數約為527的企業（在ChatGPT面世前）減少約0.6個職位；而一家平均規模企業（約3374名員工）則減少約3.9個職位。結果的潛在解讀之一是，AI在香港勞動市場影響尤甚于美國。
為便于以視覺方式展示其中的凈效應，筆者疊加采用AI而受影響職業/職位的企業，以及采用AI而職位不受影響的企業。似乎采用者企業稍微較傾向于減少受影響職位的員工人數，而將這些員工人數重新分配到其他職位；對于非采用者企業中所有受影響職業的效果大致上大同小異?？傮w來看，就凈效果而言，結果顯示采用AI的企業以稍快速度減少職位受影響的員工人數，而整體效應則近乎筆者定義的采用者群體所表現出的效應。
來源：香港經濟導報
作者：關穎倫 港大經管學院金融學副教授
太明珠 港大經管學院金融學副教授，行為與決策科學研究所副總監
王子涵 港大經管學院碩士生
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